Learning OpenCV pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Gary Bradski

出品人:

页数:575

译者:

出版时间:2008-10-4

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596516130

丛书系列:

图书标签:

• OpenCV
• 计算机视觉
• ComputerVision
• 图像处理
• 机器视觉
• 编程
• 模式识别
• 计算机
• OpenCV
• 计算机视觉
• 图像处理
• Python
• C++
• 机器学习
• 图像分析
• Open Source
• 算法
• 编程

机器视觉的深度探索：从理论基石到前沿应用 一本书，带您领略计算机视觉的广阔天地，构建扎实的理论框架，并驾驭最前沿的算法工具。 本书并非仅仅是一本工具书的简单介绍，它是一部深入探索机器视觉领域核心概念、数学原理与工程实践的综合性著作。我们旨在为读者提供一个全面、系统且富有洞察力的视角，理解机器如何“看”世界，并将其转化为可操作的智能。 第一部分：视觉的基石——光影、几何与感知 本部分专注于构建读者对图像和视觉信息本质的理解，这是所有高级应用的基础。 1. 视觉世界的物理基础： 我们将从光学和电磁波谱的角度切入，探讨光如何与物质相互作用，形成可被传感器捕获的图像信号。详细解析相机系统的组成，包括镜头的光学特性（如焦距、畸变模型）、传感器（CCD/CMOS）的工作原理、噪声的来源与抑制技术。理解这些物理限制，是后续图像处理算法设计的前提。 2. 图像的数学表达与离散化： 深入探讨连续图像如何转化为数字矩阵。分析采样和量化的过程，重点讨论了经典的图像表示方法，如灰度图、彩色空间（RGB, HSV, Lab）的转换及其在不同应用场景下的适用性。引入傅里叶分析和小波变换，揭示图像在频域中的内在结构，为滤波和特征提取打下坚实的理论基础。 3. 几何学在视觉中的核心地位： 计算机视觉本质上是逆向工程，即从二维图像中重建三维世界。本章详尽阐述了针孔相机模型及其内参和外参的标定过程。读者将学习如何使用数学工具描述世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系之间的精确转换。重点讲解对极几何理论，这是多视图重建和三维重建的数学骨架，包括基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的推导与求解方法。 4. 图像增强与恢复： 在获取原始图像后，如何使其更适合后续分析？本章涵盖了空间域和频率域的滤波技术。空间域包括经典的邻域操作，如均值滤波、高斯平滑、中值滤波等，用于噪声抑制。频率域则侧重于使用卷积定理，应用低通、高通、带通滤波器设计，实现图像的锐化和周期性噪声的去除。同时，我们将深入讨论图像反卷积问题，探索维纳滤波和盲解卷积技术在图像模糊恢复中的应用。 第二部分：特征的提取与描述——从边缘到语义的桥梁 视觉系统的核心在于识别和定位场景中的关键信息。本部分致力于教授如何从像素数据中提取稳定、可区分的视觉特征。 1. 边缘检测与边界定位： 边缘是图像中最显著的局部变化，是结构信息的基础。本书不仅介绍经典的梯度算子（Sobel, Prewitt），更侧重于更鲁棒的Canny边缘检测算法的完整流程（高斯平滑、非极大值抑制、双阈值追踪与连接）。我们还会探讨更高级的梯度和形状描述子。 2. 尺度空间理论与不变性特征： 现实世界中的物体尺寸和观察角度是变化的。为了应对这种变化，我们引入尺度空间理论，并详细分析了SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等里程碑式的算法。读者将理解这些特征点是如何在不同尺度下保持稳定性的，以及它们在图像配准和物体识别中的关键作用。 3. 描述符的构建与量化： 特征点本身只是位置信息，描述符才是其“身份”的体现。我们将深入解析如何利用局部梯度直方图（如 HOG）或更复杂的局部描述符来编码特征点周围的纹理和形状信息。同时，探讨特征匹配的策略，从朴素的欧氏距离匹配到更复杂的空间一致性验证（如 RANSAC 算法的应用）。 4. 图像分割的艺术： 分割是将图像划分为具有意义的区域的过程。本章对比了基于阈值、区域生长等传统方法，并重点讲解了基于能量的活动轮廓模型（Snakes）和Graph Cut（图割）算法，展示如何将优化理论应用于精确的边界提取。 第三部分：从二维到三维——深度感知与场景重建 本部分是机器视觉工程化落地的关键，涉及如何从平面图像中重建真实世界的几何结构。 1. 相机标定与校正的实践： 详细阐述使用棋盘格或特定图案进行内部和外部参数标定的完整流程。从图像点的像素坐标到世界坐标的映射关系，介绍如何最小化重投影误差，获得高精度的相机模型。同时，讲解如何利用标定结果校正由镜头产生的径向和切向畸变。 2. 立体视觉的深度计算： 探讨人眼视觉系统（双目）的工作原理，并将其应用于机器。核心聚焦于立体匹配问题，即如何找到左右图像中对应像素点之间的视差（Disparity）。深度解析了块匹配算法（Block Matching）、半全局匹配（SGM）的原理与优化。最后，演示如何利用视差图和相机参数，通过三角测量法计算场景中每个点的三维坐标，生成稠密的深度图。 3. 单目深度估计的挑战与方法： 在缺乏双目或结构光传感器的情况下，如何仅凭单目图像估计深度？本章将介绍利用先验知识（如纹理密度、透视效应）或基于学习的方法（早期基于回归的模型）来估计相对深度或绝对深度的方法，讨论其局限性与潜力。 4. 运动结构恢复（SfM）： 当相机在场景中移动时，如何同时估计相机的运动轨迹和场景的三维结构？本书将详细介绍经典的增量式 SfM 流程，从初始化两视图重建开始，逐步增加新的视图，并通过BA（Bundle Adjustment，光束法平差）进行全局优化，确保几何一致性。 第四部分：前沿与融合——深度学习与实时系统 本部分将视觉技术推向现代应用的前沿，重点介绍如何结合高性能计算和最新的神经网络范式。 1. 实时系统的性能优化： 视觉算法，尤其是涉及大矩阵运算的算法，对计算资源要求极高。本章将探讨如何使用SIMD指令集（如 SSE/AVX）和GPU加速（如 CUDA 编程模型）来优化核心的图像处理和特征匹配操作，实现从离线处理到实时（Real-time）响应的跨越。 2. 深度学习在视觉中的范式转换： 介绍卷积神经网络（CNN）作为特征提取器的革命性作用。我们不再手动设计特征描述子，而是利用预训练模型（如 VGG, ResNet 的底层特征层）提取语义信息。重点分析语义分割（如 U-Net, DeepLab）和目标检测（如 R-CNN 系列、YOLO 系列）的架构演变和核心思想，强调它们如何将“识别”任务提升到“理解”的层面。 3. 视觉与惯性里程计（VIO）的融合： 在 GPS 信号受限的环境中，如何实现高精度的自主定位和地图构建？本书深入探讨了传感器融合的技术，特别是卡尔曼滤波（EKF）和因子图优化在结合视觉数据与 IMU（惯性测量单元）数据中的应用，实现鲁棒的即时定位与地图构建（SLAM）系统。 4. 跟踪技术与光流法： 跟踪是视频分析的核心。从经典的基于区域的跟踪方法（如 Lucas-Kanade 光流法）开始，探讨如何估计像素在连续帧间的运动矢量。随后，介绍现代基于学习的跟踪器（如 Siamese 网络结构）如何实现更稳健的长期跟踪。 通过对这些关键领域的系统性讲解与深入剖析，读者将不仅掌握实现经典视觉功能所需的数学工具和算法细节，更能理解如何将这些知识应用于构建复杂、高性能的智能视觉系统。本书的目标是培养具备深厚理论基础和强大工程实践能力的视觉算法工程师与研究人员。

评分☆☆☆☆☆

Description Learning OpenCV puts you right in the middle of the rapidly expanding field of computer vision. Written by the creators of OpenCV, the widely used free open-source library, this book introduces you to computer vision and demonstrates how you can...  

评分☆☆☆☆☆

和ARM LINUX 结合起来就比较纠结了。 第一次接触图像处理，一个开源跨平台的函数库。 做完这个项目估计就不会再接触了，书还是挺经典的。 美式的教学和书籍编写风格，显得不那么枯燥。 函数形式很简单，结合具体事例的时候会比较纠结， 特别是在ARM虚拟机下的摄像头图像采集，...  

评分☆☆☆☆☆

这本《学习OpenCV》是O’Reilly出品于2008年，旋即由刘瑞祯和于仕琪在国内翻译出版。 相比国人介绍函数使用方法的书，《学习OpenCV》的着眼点则更多的回到图形图像，配合专业基础的脉络来介绍OpenCV。 作为基础教程，那类似于Hello World是一定要的，而一本书的好坏，从Hello...  

评分☆☆☆☆☆

和ARM LINUX 结合起来就比较纠结了。 第一次接触图像处理，一个开源跨平台的函数库。 做完这个项目估计就不会再接触了，书还是挺经典的。 美式的教学和书籍编写风格，显得不那么枯燥。 函数形式很简单，结合具体事例的时候会比较纠结， 特别是在ARM虚拟机下的摄像头图像采集，...  

评分☆☆☆☆☆

作者从与Sebastian Thrun研发Stanley以及与Andrew Ng研究Stair开始。 这本书的内容有点过时，不过对于了解opencv的起源和基本架构还是很有帮助的。 IPP库的应用，说明起初的opencv更加偏向底层 在所有资料里，这本书对于图像处理基本算法的分析解释应该是最简明最清楚的 p273 ...  

评分☆☆☆☆☆

作为一名深度技术爱好者，我对于书籍的“内在价值”有着更高的期待，而这本书给我的感觉，就是它在这一点上做得非常出色。我注意到书中在介绍某些算法时，并没有仅仅停留在“如何使用”的层面，而是深入浅出地解释了其背后的原理和数学基础。这对于我理解“为什么”会这样工作，而不是仅仅“怎么”去用，提供了极大的帮助。我尤其欣赏书中那些图文并茂的讲解，复杂的概念通过形象的插图和直观的比喻，变得容易理解。例如，在讲解某种特征点检测算法时，书中配有清晰的流程图和对比图，让我能够一步步地跟随作者的思路，理解算法的每一步操作。此外，我注意到书中似乎还提供了丰富的代码示例，并且这些示例都经过了精心设计，能够清晰地展示所讲解的概念。我期待能够通过这些代码，将书本上的理论知识转化为实际的程序，真正做到学以致用。这种深度和广度的结合，让这本书不仅仅停留在“入门”级别，而是能够引导我走向更深入的探索。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺吸引人的，一种复古又带着科技感的蓝绿色调，给人一种既熟悉又充满探索的期待。我拿到书的时候，就被它的厚度和沉甸甸的分量镇住了，感觉像是抱了一本“百科全书”回家，这让我对里面的内容充满了好奇。封面上的“Learning OpenCV”几个字，简洁有力，直接点明了主题，没有丝毫的含糊。包装也相当严实，看得出来出版社在细节上还是比较用心的，书页的纸张手感也算不错，不会太薄容易破损，也不会太厚显得笨重。书的排版和字体看起来也很舒服，即便长时间阅读也不会轻易产生视觉疲劳，这对于一本技术类的书籍来说，无疑是一个重要的加分项。我个人比较注重书籍的整体呈现，从外在的装帧到内在的排版，都影响着我阅读的初步感受，而这本书在这方面，给我留下了一个相当积极的第一印象。我甚至还仔细看了看封面上的插图，虽然不是那种华丽的艺术品，但那种抽象的、由点线构成的图像，恰好契合了计算机视觉那种“从数据中提取信息”的本质，很有巧思。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我第一时间就翻阅了目录，虽然还没深入到具体章节，但从目录的结构来看，它似乎涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容。我注意到目录中提到了图像处理、特征检测、目标跟踪等等，这些都是我一直想深入学习的领域。尤其是看到“机器学习与OpenCV的结合”这类章节时，我的眼睛都亮了，因为我一直觉得OpenCV不仅仅是一个图像处理库，更是一个连接理论与实践的强大工具。目录的逻辑性也很强，似乎是循序渐进地引导读者进入OpenCV的世界，先打好基础，再逐步攻克更复杂的问题。我特别喜欢那种条理清晰、结构合理的目录，它就像一张地图，让我在浩瀚的知识海洋中知道自己的方向。而且，一些章节的副标题也很有引导性，比如“让你的程序‘看懂’世界”，这种通俗易懂的表述，对于非科班出身的我来说，确实减轻了不少畏难情绪。虽然还没真正开始读，但仅仅是浏览目录，就已经让我对这本书的价值有了初步的判断，感觉它很有可能成为我学习OpenCV过程中一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

在仔细研究了书的装订和印刷质量后，我必须说，这本书的制作水准确实可圈可点。书页的缝线牢固，展开后能够平整地放置在桌面上，这对于经常需要在电脑旁对照书籍的读者来说，简直是福音。不像有些平装书，总是喜欢“合拢”自己，让人很不方便。封面的覆膜也很厚实，不易刮花，即便是在日常携带和翻阅过程中，也能保持较好的外观。字体方面，采用的是一种比较清晰、易读的衬线字体，字号大小也适中，长时间阅读不易造成眼部疲劳。插图和代码部分的排版也处理得很到位，代码块的缩进和高亮都很清晰，不会出现混淆不清的情况，这对于学习编程来说至关重要。我甚至还注意到，书页的边缘处理得很光滑，没有毛刺感，这些细节虽然微小，却体现了出版方对产品质量的严格把控。总的来说，这本书的实体给我一种“物有所值”的感觉，它不仅仅是一本知识的载体，更是一件制作精良的工具，能够为我的学习过程提供良好的用户体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计细节，确实给我留下了深刻的印象，它在很多方面都超越了我对一本技术书籍的普遍预期。首先，我必须提到的是它的章节组织方式，非常具有逻辑性和层次感。作者似乎非常懂得如何引导读者，从最基础的概念开始，逐步深入到更加复杂和高级的主题。这种循序渐进的学习路径，极大地降低了学习门槛，让即便是初学者也能轻松上手。我特别欣赏的是，书中对于每个新概念的引入，都伴随着清晰的定义、详尽的解释，以及适时出现的插图或图表，这些都极大地帮助我理解和记忆。而且，代码示例的呈现方式也相当人性化，不仅有清晰的代码块，还附带了详细的注释，能够让我准确地理解每一行代码的作用。我甚至还注意到，书中对一些可能存在的易错点，都进行了预警和提示，这简直是“贴心”到家了。总而言之，这本书在细节上的打磨，充分体现了作者和编辑团队的专业与用心，它不仅仅是一本“学习”的书，更是一本“好学”的书。

评分☆☆☆☆☆

OpenCV作者写的书，是最好的OpenCV教材

评分☆☆☆☆☆

把code里的bug排掉，注上编译的方法避免分散读者注意力，这本书就更好了。

评分☆☆☆☆☆

太老了吧

评分☆☆☆☆☆

太老了吧

评分☆☆☆☆☆

读得酣畅淋漓 可惜Computer vision 的知识太欠缺了